Por que a proporção esperada muda a resposta?

Porque a variância é máxima em 50-50. Se você já sabe que um resultado vai ficar perto de 90-10, precisa de menos respostas para fixá-lo. Usar 50% quando há dúvida é a escolha conservadora — ela nunca subestima.

Quando o tamanho da população começa a importar?

Quando a sua amostra seria uma fatia relevante dele. Entrevistar 385 pessoas de 1.000 é um terço delas, e a correção derruba a exigência para 278. Em um milhão de pessoas, a correção não muda nada.

Isso leva em conta quem não responde?

Não. Este é o número de respostas completas de que você precisa. Se um terço das pessoas abordadas responde, é preciso contatar três vezes mais gente — e a falta de resposta raramente é aleatória, o que é um problema maior que a aritmética.

Calculadora de Tamanho de Amostra

Informe a margem de erro desejada e o tamanho do grupo que você está estudando.

O link guarda os valores informados: reabre exatamente com estes números.

Quanto cada margem de erro custa em respostas

No nível de confiança e na proporção esperada que você informou. A precisão é quadrática: cortar a margem pela metade quadruplica a amostra, e é por isso que pesquisas de ±1% são raras e caras.

Margem de erro	Respostas necessárias	Antes da correção populacional	Multiplicador usado
±10%	97	97	1,96
±5%O número citado pela maioria das pesquisas publicadas.	385	385	1,96
±3%Quase o triplo das respostas de ±5%.	1.068	1.068	1,96
±2%	2.401	2.401	1,96
±1%Cem vezes a amostra de ±10%.	9.604	9.604	1,96

A fórmula

n = z² × p × (1 − p) ÷ margem²

com população finita: n ÷ (1 + (n − 1) ÷ população)

Exemplo resolvido

±5% com 95% de confiança, em uma população grande o bastante para ser ignorada

1,95996² × 0,5 × 0,5 = 0,9604
0,9604 ÷ 0,05² = 384,1
Arredondando para cima: 385 respostas

Onde isso dá errado

Dimensionar a amostra pelo tamanho da população

Uma pesquisa nacional e uma pesquisa municipal precisam de quase o mesmo número de respostas. Acima de mais ou menos 20.000 pessoas a população quase não entra na conta: 385 respostas dão ±5% quer você esteja estudando uma cidade de 50.000 habitantes ou um país de 50 milhões. O instinto de entrevistar uma porcentagem fixa é o que torna as pesquisas caras à toa.

Perguntas

Por que a proporção esperada muda a resposta?: Porque a variância é máxima em 50-50. Se você já sabe que um resultado vai ficar perto de 90-10, precisa de menos respostas para fixá-lo. Usar 50% quando há dúvida é a escolha conservadora — ela nunca subestima.
Quando o tamanho da população começa a importar?: Quando a sua amostra seria uma fatia relevante dele. Entrevistar 385 pessoas de 1.000 é um terço delas, e a correção derruba a exigência para 278. Em um milhão de pessoas, a correção não muda nada.
Isso leva em conta quem não responde?: Não. Este é o número de respostas completas de que você precisa. Se um terço das pessoas abordadas responde, é preciso contatar três vezes mais gente — e a falta de resposta raramente é aleatória, o que é um problema maior que a aritmética.